融合空间结构特征的三维模型局部检索算法

"融合空间结构特征的三维模型局部检索方法" 在三维模型检索领域，局部信息的识别对于模型的匹配和检索至关重要。本文提出的是一种创新的三维模型局部检索方法，它特别关注在骨架提取的基础上融合空间结构特征和几何细节特征，以提高局部匹配的准确性和效率。首先，该算法运用骨架树进行初步的图结构匹配，这有助于快速筛选出可能的匹配候选。骨架树是一种有效的数据结构，它能捕获模型的拓扑信息。 骨架提取是该方法的关键步骤，通过改进的多分辨率骨架生成（MRG）算法，不仅可以得到模型的拓扑结构，还能强调模型的关节和细节特征。这一过程涉及到选择基本点和计算函数，同时考虑了表面离散曲率，以增强关节特征点的识别。这样处理的骨架更有利于捕捉到模型的局部特性。 接着，算法进一步融入空间结构特征和几何细节。空间结构特征通常包括模型的连接关系、形状分布和局部几何形态，这些特征对于识别模型的独特部分至关重要。几何细节特征则涉及模型表面的微小特征，如边缘、凹凸和纹理，它们提供了丰富的局部信息。通过计算这些特征，可以更精确地衡量两个局部区域之间的相似度。 对比现有的方法，如基于空间部件分布的方法、显著几何区域特征、Spin-image和Smith-Waterman算法等，本文的方法在保持较高检索效率的同时，通过综合考虑多种特征，提高了局部匹配的鲁棒性。实验结果表明，这种方法在处理局部匹配时，无论是对模型的细微差异还是对噪声的抵抗力，都表现出了优越的性能。 该论文提出的融合空间结构特征的三维模型局部检索方法，不仅强化了骨架树在匹配过程中的作用，还通过集成几何细节信息，实现了更加精准和高效的局部检索。这种方法对于推动三维模型检索技术的进步，尤其是在大规模三维模型库中的应用，具有重要的理论价值和实践意义。